Por Alexis Hernández Miranda, Área de Innovación y Postgrado INACAP.
Alexis Hernández Miranda.
En la séptima edición de su “Sistemas de Control Automático”, Benjamin C. Kuo define que las dos tareas principales que se realizan en Automatización, son (1) modelar matemáticamente los sistemas productivos, y (2) modificar dinámicamente su punto de operación por medio del uso de un sistema de control para adaptarlo a los requerimientos de la industria. Lo anterior, es perfectamente posible cuando estamos frente a un proceso sencillo y definido, como por ejemplo, contar botellas en una cinta. Sin embargo, en el caso de los sistemas logísticos -donde algunos procesos tienen una alta incertidumbre de ocurrencia-, implementar un sistema de control automático es una tarea particularmente compleja.
En 2008, el ingeniero Raimundo Veloso Valenzuela, en su artículo “Haciendo frente a la incer tidumbre”(1), mencionaba la necesidad de reducir la variabilidad de los procesos logísticos, debido a que: (a) es un driver de los inventarios, pues típicamente el stock de seguridad es función de la variabilidad en la red logística; (b) en los flujos de producción, almacenamiento y transporte provoca degradación de la calidad de productos y procesos, aumento en la capacidad no productiva e ineficiencias en las máquinas, y (c) provoca existencia de capacidad ociosa en los períodos valle, porque los recursos se planifican y dimensionan para los peaks de demanda.
Ocho años más tarde, DHL publicó el informe “Robotics in Logistics: A DPDHL perspective on implications and use cases for the logistics industry”( 2), en el que se intenta responder a la pregunta: “¿Por qué hay tan pocos robots avanzados trabajando en nuestras bodegas, ayudándonos a resolver los desafíos de la distribución moderna?”. El informe da algunas claves:
La barrera de entrada sobre los precios de tecnología de Automatización: Históricamente, los precios de semiconductores fueron relativamente altos, pero la alta demanda por ellos, sumado a los procesos de miniaturización de los circuitos integrados (Ley de Moore; disminución en costos de fabricación), los llevó a una tendencia a la baja sostenida en el tiempo (ver Figura 1).
Desarrollo e-commerce: La competitividad comercial fuerza a las empresas a hacer más eficientes sus procesos productivos. Esto obliga a automatizar procesos que antes eran efectuados por operarios humanos. Tareas como empacar, clasificar, organizar, contar, entre otras, hoy cada vez más son hechas por robots, aunque en la actualidad solo actúen como sistemas de apoyo (aún no como reemplazo).
Mayor demanda por habilidades técnicas específicas: El mayor uso de tecnología de Automatización y robótica en la industria está siendo respondida por la academia, incorporando cursos de perfeccionamiento a nivel de pre y postgrado. Los estudiantes ven en esto una oportunidad real de promoción profesional, creándose así un círculo virtuoso: tecnología-industriaacademia.
Conclusiones
Los sistemas logísticos son sistemas complejos, que presentan ciertas dificultades a la hora de introducir sistemas de control. La primera dificultad radica en la alta incertidumbre de sus procesos. Algunos trabajos han intentado resolver eso (3)(4)(5), aunque todavía parece lejano el horizonte en el que podamos contar con un modelo que logre resolver toda la dinámica del proceso logístico.
La segunda dificultad fueron los altos precios de la tecnología. Esto cada vez está más superado, debido a: (1) el impacto de la Ley de Moore en la evolución de los costos de fabricación de semiconductores, y (2) el desarrollo del e-commerce a escala mundial, que obliga a las empresas a hacer más intensivo el uso de tecnología de punta para hacer más eficientes sus procesos. La tercera dificultad era la escasa mano de obra calificada en sistemas de control automático y robótica especializada para sistemas logísticos. Las Instituciones de Educación Superior corrigen esto, incorporando en sus programas de pre y postgrado cursos especializados que permiten desarrollar las capacidades demandadas por el mercado.
Entre las tecnologías emergentes, aplicadas a la gestión logística y reconocida a nivel global, se encuentran: Las tecnologías de la información y comunicación (TIC), la robótica, la inteligencia artificial, la biotecnología, la ciencia cognitiva y la nanotecnología. Todas ellas pueden trabajar por sí solas o de forma integrada para conseguir objetivos operacionales concretos.
Dicho lo anterior, el escenario actual permite asegurar un fuerte desarrollo de los sistemas de control automático y robótica en el área de Logística, siendo estos campos del conocimiento aquellos que sufrirán una gran demanda en el mercado laboral futuro (fuente: universia.cl).
Figura 1. Tendencia de precios de fabricación de dispositivos semiconductores. Fuente: Intel.
Referencias
(1) http://www.logisticamx.enfasis.com/notas/10203-haciendo-frente-la-incertidumbre-i
(2) http://www.dhl.com/content/dam/downloads/g0/about_us/logistics_insights/dhl_trendreport_robotics.pdf
(3) “Robotics-logistics: Challenges for automation of logistic processes”, Wolfgang Echelmeyer, Alice Kirchheim, Eckhard Wellbrock; IEEE International Conference on Automation and Logistics, 2008.
(4) “Service robotics in logistic automation: ROBOLIFT: vision based autonomous navigation of a conventional fork-lift for pallet handling”, G. Garibotto, S. Masciangelo, M. Ilic, P. Bassino; ICAR ‘97. Proceedings., 8th International Conference on Advanced Robotics, 1997
(5) “Design and Simulation of Multi-robot Logistic System”, Jianhua Gao, Xudong Hu, Chuanyu Wu; 2nd IEEE/ASME International Conference on Mechatronics and Embedded Systems and Applications, 2006.
Alexis Hernández Miranda es Ingeniero Civil en Electricidad, mención en Sistemas Eléctricos de Potencia, y Magíster en Ciencias de la Ingeniería, mención en Control Automático, y Doctorado en Automática de la Universidad de Santiago de Chile. Se desempeña en el Área de Innovación y Postgrado de INACAP.